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Enregistrement W3121004845 · doi:10.1186/s40658-021-00402-6

Yttrium-90 quantitative phantom study using digital photon counting PET

2021· article· en· W3121004845 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleUniversité de LyonInstitut National Du CancerLabEx PRIMESDirection Générale de l’offre de SoinsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésImaging phantomNuclear medicineYttriumComputer scienceMedical physicsBiomedical engineeringMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background PET imaging of 90 Y-microsphere distribution following radioembolisation is challenging due to the count-starved statistics from the low branching ratio of e + / e − pair production during 90 Y decay. PET systems using silicon photo-multipliers have shown better 90 Y image quality compared to conventional photo-multiplier tubes. The main goal of the present study was to evaluate reconstruction parameters for different phantom configurations and varying listmode acquisition lengths to improve quantitative accuracy in 90 Y dosimetry, using digital photon counting PET/CT. Methods Quantitative PET and dosimetry accuracy were evaluated using two uniform cylindrical phantoms specific for PET calibration validation. A third body phantom with a 9:1 hot sphere-to-background ratio was scanned at different activity concentrations of 90 Y. Reconstructions were performed using OSEM algorithm with varying parameters. Time-of-flight and point-spread function modellings were included in all reconstructions. Absorbed dose calculations were carried out using voxel S-values convolution and were compared to reference Monte Carlo simulations. Dose-volume histograms and root-mean-square deviations were used to evaluate reconstruction parameter sets. Using listmode data, phantom and patient datasets were rebinned into various lengths of time to assess the influence of count statistics on the calculation of absorbed dose. Comparisons between the local energy deposition method and the absorbed dose calculations were performed. Results Using a 2-mm full width at half maximum post-reconstruction Gaussian filter, the dosimetric accuracy was found to be similar to that found with no filter applied but also reduced noise. Larger filter sizes should not be used. An acquisition length of more than 10 min/bed reduces image noise but has no significant impact in the quantification of phantom or patient data for the digital photon counting PET. 3 iterations with 10 subsets were found suitable for large spheres whereas 1 iteration with 30 subsets could improve dosimetry for smaller spheres. Conclusion The best choice of the combination of iterations and subsets depends on the size of the spheres. However, one should be careful on this choice, depending on the imaging conditions and setup. This study can be useful in this choice for future studies for more accurate 90 Y post-dosimetry using a digital photon counting PET/CT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle